数据结构教程（第5版）/高等学校数据结构课程系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春葆，尹为民，蒋晶珏，喻丹丹，蒋林 著

图书标签:

• 数据结构
• 教材
• 计算机科学
• 高等教育
• 算法
• 数据存储
• 程序设计
• 第五版
• 高等学校系列教材
• 数据组织

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302455882

版次：5

商品编码：12068601

包装：平装

丛书名： 高等学校数据结构课程系列教材

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：462

字数：729000

正文语种：中文

编辑推荐

本书配套20小时的教学视频，本教程突出上机实习内容，书中给出大量的上机实验题（分为验证、设计和综合型实验），供教师和学生选用。为了方便教师教学和学生学习，本书提供了全面而丰富的教学资源，其中包括教学PPT、源程序代码和练习题参考答案等

内容简介

本书在前4版的基础上针对教育部新的考研大纲和大量读者来信提出的要求进行了修订。本书共13章，内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、递归、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序和文件等，书中给出了大量练习题和各类上机实验题，每个知识点都配有视频讲解。
本书内容全面，知识点翔实，条理清晰，讲解透彻，实例丰富，实用性强，适合高等院校计算机和相关专业的本科生及研究生使用。

目录

第1章绪论
1.1什么是数据结构
1.1.1数据结构的定义
1.1.2逻辑结构
1.1.3存储结构
1.1.4数据运算
1.1.5数据类型和抽象数据类型
1.2算法及其描述
1.2.1什么是算法
1.2.2算法设计的目标
1.2.3算法描述
1.3算法分析
1.3.1算法分析概述
1.3.2算法时间性能分析
1.3.3算法空间性能分析
1.4数据结构+算法=程序
1.4.1程序和数据结构
1.4.2算法和程序
1.4.3算法和数据结构
1.4.4数据结构的发展
本章小结
练习题1
上机实验题1
验证性实验
设计性实验
第2章线性表

前言/序言

　　数据结构是研究计算机科学和工程的基础，数据结构课程是计算机科学与技术专业及相关专业的核心课程之一，学好该课程不仅对后续课程的学习有很大帮助，而且对开发有效利用计算机资源的程序极为有益。
　　计算机是进行数据处理的工具，数据结构主要研究数据的各种组织形式以及建立在这些结构之上的各种运算算法的实现，它不仅为用计算机语言进行程序设计提供了方法性的理论指导，还在更高的层次上总结了程序设计的常用方法和常用技巧。
　　本教程是作者针对数据结构课程概念多、算法灵活和抽象性强等特点，在总结长期教学经验的基础上编写的。全书分为13章和5个附录，第1章为绪论，介绍数据结构的基本概念，特别强调算法分析的方法；第2章为线性表，介绍线性表的两种存储结构——顺序表和链表，以及基本运算算法的实现过程；第3章为栈和队列，介绍这两种特殊的线性结构的概念与应用；第4章为串，介绍串的概念与模式匹配算法；第5章为递归，讨论计算机学科中递归算法的设计方法；第6章为数组和广义表，介绍数组、稀疏矩阵和广义表的概念与相关运算算法的实现过程；第7章为树和二叉树，介绍树和二叉树的概念与各种运算算法的实现过程，其中特别介绍二叉树的各种递归算法方法；第8章为图，介绍图的概念和图的各种运算算法的实现过程；第9章为查找，介绍各种查找算法的实现过程；第10章为内排序，介绍各种内排序算法的实现过程；第11章为外排序，介绍各种外排序算法的实现过程；第12章为文件，介绍各类文件的组织结构；第13章为采用面向对象的方法描述算法，介绍面向对象的概念和采用C++语言描述数据结构算法的方法。
　　附录A给出了实验报告格式，附录B是引用型参数和指针引用型参数的说明，附录C给出了书中全部算法的索引，附录D给出了书中相关名词的索引，附录E为教育部颁布的2016年全国计算机专业硕士研究生入学考试专业课中的数据结构部分考试大纲。
　　数据结构是一门应用实践性非常强的课程，学生在掌握各种数据结构（特别是存储结构）的基础上一定要尽可能多地上机实习，通过较多的实验把难以理解的抽象概念转化为实实在在的能够在计算机上执行的程序，这样才能将所学知识和实际应用结合起来，吸取算法的设计思想和精髓，提高运用这些知识解决实际问题的能力。因此，本教程突出上机实习内容，书中给出了大量的上机实验题(分为验证性实验、设计性实验和综合性实验)供教师和学生选用。
　　为了便于学生学习和上机实验，我们还编写了与本教程配套的《数据结构教程学习指导》和《数据结构教程上机实验指导》两书，构成一个完整的教学系列。本系列教程中的所有程序均在VisualC++6．0和DevC++5环境下调试通过。
　　本教程和配套的上机实验指导、学习指导的编写得到武汉大学“弘毅学堂”数据结构荣誉课程教学项目和湖北省“计算机科学与技术专业课程体系改革”项目的支助，聚集了课程组许多教师多年来在数据结构课程教学研究和教学改革中的经验与成果。本书在编写过程中得到王丽娜、黄传河和吴黎兵等多位教授、博导的大力支持，陈国良院士提供了富有建设性的指导，很多使用本书的老师和同学给予了热心帮助，清华大学出版社的魏江江主任和王冰飞编辑给予了愉快的合作，作者在此一并表示衷心的感谢。
　　为了方便教师教学和学生学习，本书提供了全面而丰富的教学资源，其中包括教学PPT、教学视频、源程序代码和练习题参考答案等，均可从清华大学出版社网站免费下载。
　　由于水平所限，尽管作者不遗余力，本书仍可能存在错误和不足之处，敬请读者批评指正，特别希望使用本书的教师与作者探讨，共同提高我国计算机专业数据结构课程的教学水平。
　　作者
　　2017年1月

《数据结构导论：原理与实践》 在计算机科学的浩瀚领域中，数据结构是构建高效、可靠软件系统的基石。本书《数据结构导论：原理与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的学习体验，探索数据结构的核心概念、设计原则以及在实际应用中的重要作用。我们相信，扎实掌握数据结构知识，是每一位有志于从事软件开发、算法设计、人工智能研究等领域的专业人士的必经之路。 本书内容概览： 本书并非仅仅罗列各种数据结构的定义和算法，而是致力于揭示其背后的设计思想和适用场景。我们将从最基础的抽象数据类型（ADT）概念入手，循序渐进地引导读者理解不同数据结构的设计哲学。 基础篇：理解抽象与封装 抽象数据类型（ADT）： 我们将首先探讨ADT的概念，它作为一种高级的数学模型，允许我们关注数据的逻辑结构和操作，而忽略其底层实现细节。通过ADT，读者可以学会如何清晰地定义数据对象的行为，为后续的数据结构设计打下坚实的基础。 基本数据结构： 数组和链表是最为基础的数据结构，本书将详细分析它们的内存表示、访问方式、插入和删除操作的效率，以及它们各自的优缺点。我们将通过丰富的实例，让读者深刻理解顺序存储与链式存储的区别及其对性能的影响。 栈与队列： 作为两种重要的线性结构，栈（LIFO）和队列（FIFO）在程序设计中无处不在，从函数调用到任务调度。本书将深入解析它们的ADT定义、实现方法（基于数组或链表），并重点探讨它们在表达式求值、递归模拟、广度优先搜索等典型问题中的应用。 核心篇：探索复杂结构与高效算法 树结构： 树是数据结构中极为重要的一个分支。我们将从二叉树开始，介绍其遍历方式（前序、中序、后序、层序），并着重讲解二叉搜索树（BST）的查找、插入和删除操作，分析其性能限制。在此基础上，我们将引入平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的概念，阐述它们如何通过自平衡机制保证高效的查找性能。此外，堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，在优先队列和堆排序中的应用也将得到详尽的讲解。 图结构： 图以其强大的建模能力，广泛应用于社交网络、交通路线、知识图谱等领域。本书将系统介绍图的基本概念，包括顶点、边、邻接矩阵和邻接表等表示方法。我们将深入探讨图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并讲解如何利用它们解决连通性、最短路径（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等经典问题。 散列表（哈希表）： 散列表以其接近O(1)的平均查找时间，成为实际应用中最常用的数据结构之一。本书将详细讲解哈希函数的原理、冲突解决方法（链地址法、开放地址法），并分析不同策略对性能的影响。读者将理解如何在实际场景中设计高效的散列表。 进阶篇：性能分析与应用拓展 排序算法： 除了前面提到的堆排序，本书还将深入剖析其他经典的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和基数排序等。我们将详细分析它们的原理、时间复杂度和空间复杂度，并讨论在不同数据规模和分布下的最优选择。 算法分析基础： 为了更严谨地评估数据结构和算法的效率，本书将引入渐进记号（大O、大Ω、大Θ）的概念，教会读者如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。这将帮助读者理解不同算法的性能差异，并做出明智的设计决策。 数据结构的应用实例： 本书的每一章节都将穿插大量的实际应用案例，将理论知识与实践紧密结合。例如，在讲解链表时，我们会分析其在动态内存分配中的应用；在讲解树时，我们会介绍文件系统的目录结构；在讲解图时，我们会模拟导航系统的路径规划。 本书特色： 清晰的逻辑结构： 内容组织由浅入深，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握复杂的概念。 丰富的图示与代码示例： 通过直观的图示帮助理解抽象概念，并通过清晰、规范的代码示例（使用主流编程语言）展示算法的实现细节，方便读者动手实践。 强调原理与思想： 侧重于讲解数据结构的设计哲学和算法背后的核心思想，培养读者解决问题的能力，而非死记硬背。 注重实际应用： 理论联系实际，通过大量实例展示数据结构在实际软件开发中的重要作用，激发读者的学习兴趣。 严谨的性能分析： 引导读者理解如何分析算法的效率，为设计高性能的软件打下基础。 学习建议： 阅读本书时，我们建议读者不仅要理解概念，更要动手实践。尝试修改代码示例，实现书中的算法，并尝试解决一些练习题。通过实际的编码过程，才能真正内化知识，并培养解决实际问题的能力。 《数据结构导论：原理与实践》将是您在计算机科学学习道路上不可或缺的伴侣。我们期待与您一同探索数据结构的魅力，共同构建高效、智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书在树结构部分的讲解，简直是为我量身定做的。我之前对二叉树、平衡二叉树这些概念总是一知半解，感觉它们和链表一样，但又多了些“层级”的概念，总是理不清。这本书的讲解非常系统，从最基础的二叉树的定义，到遍历（前序、中序、后序），再到二叉搜索树的查找、插入和删除操作，每一步都讲解得极其细致。作者还花了专门的篇幅介绍 AVL 树和红黑树等平衡二叉树，解释了它们如何通过旋转等操作来保持树的平衡，从而保证查找效率。最令我惊喜的是，书中还用非常生动的比喻来解释这些操作，比如用“天平”来比喻树的平衡，让我瞬间就理解了平衡的必要性。此外，对于B树在数据库和文件系统中的应用，书中也进行了深入的探讨，让我看到了这些抽象数据结构在实际系统中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常通俗易懂，即使是对于初学者来说，也不会感到晦涩难懂。作者在讲解复杂的概念时，善于运用比喻和类比，将抽象的理论具象化，让读者更容易理解。例如，在讲解栈和队列时，作者用了“叠盘子”和“排队买票”这样的生活场景来帮助读者理解它们的 LIFO 和 FIFO 特性。此外，书中还穿插了一些历史故事和发展脉络，让读者了解这些数据结构和算法是如何被发明和演进的，这增加了学习的趣味性。让我感到特别贴心的是，书中在讲解关键概念时，会用不同的颜色或加粗来突出显示，方便读者快速抓住重点。而且，书中出现的代码示例都非常简洁明了，易于阅读和理解，即使不熟悉某种编程语言的读者，也能通过注释和上下文理解代码的含义。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对哈希表（散列表）的讲解上，给我带来了极大的启发。我之前对哈希表的理解仅停留在“快速查找”的层面，但这本书让我看到了它更深层次的奥秘。作者从哈希函数的选择入手，详细介绍了不同的哈希函数设计原则，以及它们对冲突解决的影响。对于最常见的冲突解决方法——链地址法和开放地址法，书中都给出了非常清晰的图示和代码示例，并分析了它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。我特别欣赏作者对“装载因子”的深入分析，这让我明白了如何通过调整哈希表的大小来优化性能。此外，书中还探讨了如何处理哈希表的动态扩容，以及如何应对“雪崩效应”等问题。读完这一章，我对哈希表的设计和优化有了非常全面的认识，也理解了为什么它在很多应用中都能提供近乎常数的平均查找时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书确实给我打开了新世界的大门！在翻阅这本书之前，我对数据结构的概念一直有些模糊，觉得它们只是教科书上的理论，离实际应用遥遥远期。然而，这本书从最基础的数组、链表讲起，层层递进，每一个概念的引入都伴随着清晰的图示和详尽的解释。我尤其喜欢它在讲解每个数据结构时，不仅介绍了其定义和操作，还深入剖析了不同操作的时间复杂度和空间复杂度。例如，在讲到二分查找时，作者并没有止步于算法的实现，而是通过对比线性查找，生动地说明了二分查找在处理大规模有序数据时的巨大优势，这种“为什么”的解答，比单纯的“是什么”更能激发我的学习兴趣。书中还穿插了大量的实际案例，比如如何用栈来实现表达式求值，如何用队列来实现银行排队系统，这些贴近生活的例子让我瞬间理解了抽象概念的实际价值，不再觉得数据结构是枯燥乏味的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对实际编程应用的指导方面，做得非常到位。很多数据结构和算法的教材，讲解完理论知识后就戛然而止，留给读者的是“学了但不会用”的困惑。然而，这本书在每一章的结尾，都会提供一些与该章节内容相关的实际应用场景和编程练习。这些练习从易到难，覆盖了各种难度级别，并且很多题目都来自于实际的编程竞赛或者面试题。作者在解答这些习题时，不仅给出了代码实现，还对代码的思路、优化技巧以及可能出现的陷阱进行了详细的解释。我通过完成这些练习，不仅巩固了所学知识，还学会了如何将抽象的数据结构和算法应用到具体的编程问题中，这对我提高编程能力非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于学习堆（Heap）的概念，真的是一次“醍醐灌顶”的体验。之前我对堆的理解，只停留在它是一种特殊的树，用于实现优先队列。但这本书让我看到了堆的真正强大之处。作者首先介绍了最大堆和最小堆的概念，以及它们的基本操作，比如插入和删除。让我印象深刻的是，书中对“堆化”过程的讲解，通过大量的图例，展示了元素如何从数组的任意位置“下沉”或“上浮”到正确的位置，以维持堆的性质。更重要的是，书中详细讲解了堆在排序算法中的应用——堆排序，这是一种效率极高的排序方法。作者不仅给出了堆排序的实现，还分析了它的时间复杂度和空间复杂度，并将其与其他排序算法进行了比较。此外，书中还提到了堆在图算法中的应用，比如 Prim 算法和 Kruskal 算法，这让我看到了堆的更广泛的应用领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的算法部分可以说是我的“救星”。之前学习算法时，我常常被那些精妙的代码和复杂的数学公式搞得头晕眼花，很难真正理解算法背后的逻辑。而这本《数据结构教程》在这方面做得非常出色。它不仅仅是给出算法的伪代码，而是用一种非常“接地气”的方式，先用文字描述算法的思路，然后才是代码实现。对于递归这类概念，作者更是花了很大篇幅，从最简单的斐波那契数列开始，一步步引导读者理解递归的本质，并给出了一些避免“栈溢出”的技巧。我特别喜欢书中对分治策略的讲解，比如快速排序和归并排序，作者通过层层分解问题、解决子问题再合并结果的过程，让我对“化繁为简”有了更深刻的理解。而且，书中还对不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度进行了详细的对比分析，并给出了它们的优缺点，这对于我选择合适的排序算法非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是书中对图论部分的阐述。我一直觉得图这种抽象的概念很难把握，但这本书却用一种非常巧妙的方式将其具象化。作者首先从点和边开始，解释了无向图、有向图、加权图等基本概念，然后逐步引入了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种核心的图遍历算法。让我惊艳的是，作者为DFS和BFS分别绘制了非常直观的示意图，模拟了算法在不同图结构上的执行过程，每一步的节点访问和栈/队列的变化都清晰可见，简直就像在看一部动画片一样。更重要的是，书中还解释了这些算法在实际问题中的应用，比如在社交网络中寻找共同好友，或者在地图上寻找最短路径。通过 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法的讲解，我第一次真正体会到计算机是如何解决复杂路径问题的。整章读下来，我感觉自己对图这种结构有了全新的认识，不再畏惧它的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解各种数据结构之间的联系与区别时，做得尤为出色。我之前学习的时候，常常觉得各种数据结构是孤立的，难以看到它们之间的内在联系。但这本书通过对比分析，让我看到了它们是如何互相借鉴、互相促进的。例如，在讲解完链表之后，作者会立即将其与数组进行对比，分析它们的优缺点，以及在什么场景下选择哪种结构更合适。同样，在讲解完二叉树后，作者也会将其与链表和数组进行比较，突出二叉树在表示层级关系方面的优势。更令我赞赏的是，书中在介绍某些高级数据结构时，会追溯到其基础，比如在讲解 B+ 树时，会先回顾 B 树，再将其与 B+ 树进行对比，清晰地展示了 B+ 树为了优化范围查询而做出的改进。这种“溯本求源”式的讲解方式，让我能够更深入地理解每种数据结构的演进过程和设计思想。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于算法的分析部分，做得非常细致和专业。我之前学习算法时，常常对时间复杂度和空间复杂度一知半解，感觉它们只是几个字母的组合。但这本书用非常清晰的语言和图表，解释了“大 O 记法”的含义，以及如何分析算法的渐进时间复杂度。作者通过对不同循环、递归和函数调用的分析，演示了如何计算算法的时间复杂度。让我印象深刻的是，书中还专门介绍了几种常见的复杂度类型，如 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等，并给出了相应的算法示例，让我能够直观地理解不同复杂度带来的性能差异。此外，书中对空间复杂度的分析也同样严谨，解释了如何计算算法所占用的额外内存空间。这种深入的分析，让我不再满足于知道算法能工作，而是开始思考算法的效率和优化空间。

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得慢慢看

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信赖京东，送货快，专业书籍

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好

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得慢慢看

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正版图书，送货很快，好评！

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学校教材使用的 纸张不错 没问题 挺好的

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好，质量很好，价格合理，运输快速，态度很好

评分☆☆☆☆☆

奇怪，同学们的里面的纸是橙色的，我的是粉红的，感觉有点怪。

评分☆☆☆☆☆

书的质量堪忧，我真的服了